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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多邊形廣義霍夫變換的圖像匹配方法， 該方法包括:(1)離線階段:(1.1)對(duì)模板圖像進(jìn)行邊緣提取和多邊形擬 合;(1.2)利用局部三角特征以及頂點(diǎn)與模板圖像參考點(diǎn)的矢量關(guān)系， 構(gòu)建 R-Table 表;(2)在線階段:(2.1)對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行邊緣提取和多邊 形擬合;(2.2)對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行投票，票數(shù)最高的位置點(diǎn)作為與模板圖 像上的參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的匹配點(diǎn)，以確定模板圖像的多邊形的頂點(diǎn)與目標(biāo) 圖像的多邊形的頂點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，同時(shí)確定模板圖像與目標(biāo)圖像之間 發(fā)生平移、旋轉(zhuǎn)

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn) SIFT 算子的低空多視角遙感影像匹配方法，首先采用優(yōu)化的 DoG 算子 對(duì)第一影像和第二影像進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè)，然后利用基于局部區(qū)域采樣模擬的 SIFT 描述子對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行 描述形成特征向量，最后采用 NNDR 策略形成初始匹配特征點(diǎn)，并利用基于極幾何約束的 RANSAC 算 法對(duì)匹配點(diǎn)進(jìn)行提純。本發(fā)明能夠有效地解決低空遙感影像匹配中存在的多視角以及弱紋理等問(wèn)題。 

D2D 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（即終端直通技術(shù)），不需要通過(guò)基站或核心網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)和處理，只需在移動(dòng)終端之間建立通信鏈路即可直接傳輸數(shù)據(jù)，為突破上述技術(shù)瓶頸提供了一種新型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。目前，D2D 技術(shù)已被IMT-2020（5G）推進(jìn)組確定為第5代移動(dòng)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而，D2D 通信無(wú)線資源分配方面的研究，必須考慮能量效率和能量使用的優(yōu)化。由于移動(dòng)終端的電池容量有限，一旦忽視數(shù)據(jù)傳輸中對(duì)能量效率的優(yōu)化，將使得數(shù)據(jù)傳輸由于能量枯竭而中斷，重要信息無(wú)法及時(shí)傳達(dá)，嚴(yán)重影響服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。針對(duì)4G 智能手機(jī)的用戶調(diào)查結(jié)果表明，只有不到25%的用戶對(duì)手機(jī)續(xù)航時(shí)間表示滿意，手機(jī)續(xù)航時(shí)間已經(jīng)成為影響用戶滿意度和品牌忠誠(chéng)度的關(guān)鍵因素之一。 　　課題組深入研究了頻譜效率和能量效率之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，其研究結(jié)果表明，在考慮實(shí)際電路功率損耗的情況下，頻譜效率和能量效率不再是簡(jiǎn)單的單調(diào)遞減關(guān)系，而是隨著頻譜效率的增加，能量效率呈現(xiàn)先單調(diào)遞增后單調(diào)遞減的特性。通過(guò)上述分析可以看出，如果一味追求高頻譜效率和高吞吐量，將會(huì)帶來(lái)移動(dòng)終端能量效率的大幅度下降。因此，課題組針對(duì)D2D異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)頻譜資源復(fù)用的復(fù)雜場(chǎng)景，將針對(duì)能效最優(yōu)的NP難聯(lián)合資源分配問(wèn)題轉(zhuǎn)換為用戶偏好下的隨信道狀態(tài)和干擾水平而動(dòng)態(tài)變化的一對(duì)一匹配問(wèn)題，并通過(guò)采用穩(wěn)定匹配理論、非合作博弈理論、非線性優(yōu)化理論來(lái)解決能效優(yōu)化問(wèn)題。研究結(jié)果表明，在保障QoS情況下，相比傳統(tǒng)的高譜效資源分配方法，該方案可以將移動(dòng)終端的功率消耗降低200%以上。，本項(xiàng)目的核心研究方向正是將節(jié)能減排戰(zhàn)略方針落實(shí)到移動(dòng)通信的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域中，與國(guó)家中長(zhǎng)期科技發(fā)展方向和國(guó)際通信產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)相一致，將在技術(shù)、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)等多個(gè)方面具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。 　　 課題組負(fù)責(zé)人周振宇自參加工作起即投入到異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配、干擾協(xié)調(diào)、移動(dòng)性管理、自組織組網(wǎng)等方面的研究工作中，作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，先后主持了多項(xiàng)國(guó)家級(jí)、省部級(jí)科研項(xiàng)目，包括國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目、北京市自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目、北京市優(yōu)秀人才計(jì)劃項(xiàng)目等，積累了深厚的理論基礎(chǔ)和豐富的研究經(jīng)驗(yàn)。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信領(lǐng)域主流期刊發(fā)表論文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信領(lǐng)域旗艦會(huì)議發(fā)表文章30 余篇，其中2 篇論文入選ESI 高被引論文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美國(guó)科學(xué)院院士、加拿大科學(xué)院院士、英國(guó)皇家科學(xué)院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奧地利科學(xué)院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中國(guó)移動(dòng)研究院首席科學(xué)家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信領(lǐng)域頂級(jí)期刊引用和正面評(píng)價(jià)。榮獲IET Communications 最佳期刊論文獎(jiǎng)（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范圍內(nèi)僅選拔1 篇）、IEEE 通信協(xié)會(huì)綠色通信與計(jì)算專(zhuān)委會(huì)最佳論文獎(jiǎng)（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 會(huì)議上頒獎(jiǎng)） 　　目前擔(dān)任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等國(guó)際學(xué)術(shù)期刊的編輯及客座編輯，擔(dān)任IEEE ISADS’15 智能電網(wǎng)通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專(zhuān)題研討會(huì)聯(lián)合主席，擔(dān)任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議的技術(shù)委員會(huì)委員。在國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化方面，擔(dān)任IEEE 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)授權(quán)/非授權(quán)頻譜融合標(biāo)委會(huì)工作組骨干成員（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。應(yīng)邀在IEEE 車(chē)輛技術(shù)協(xié)會(huì)旗艦會(huì)議IEEE VTC’18 上作Tutorial 報(bào)告（報(bào)告題目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入選北京市委組織部“北京市優(yōu)秀人才計(jì)劃”，2017 年入選IEEE 高級(jí)會(huì)員（IEEE Senior Member）。 　　該研究由中國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金委項(xiàng)目61601180和61601181，中央高校基礎(chǔ)研究基金資助項(xiàng)目2014MS08和2016MS17，日本學(xué)術(shù)振興會(huì)JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等項(xiàng)目資助。

本發(fā)明涉及復(fù)合制動(dòng)系統(tǒng)和方法,旨在提供一種發(fā)動(dòng)機(jī)壓縮空氣與摩擦制動(dòng)相匹配的復(fù)合制動(dòng)系統(tǒng)及方法。該系統(tǒng)包括通過(guò)高壓管路連接至高壓儲(chǔ)氣罐的壓縮空氣制動(dòng)系統(tǒng),高壓管路上設(shè)電磁閥;還包括摩擦式制動(dòng)系統(tǒng),電子控制單元ECU通過(guò)信號(hào)線分別與剎車(chē)踏板傳感器、車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)傳感器、壓縮空氣制動(dòng)系統(tǒng)、摩擦式制動(dòng)系統(tǒng)、電磁閥相連接。本發(fā)明相比傳統(tǒng)制動(dòng)技術(shù)更加節(jié)能;在長(zhǎng)坡制動(dòng)時(shí)降低對(duì)摩擦制動(dòng)器損傷,避免制動(dòng)力衰退,提高制動(dòng)安全性;可實(shí)現(xiàn)氣門(mén)控制,實(shí)現(xiàn)壓縮空氣制動(dòng)力大小可調(diào),擴(kuò)大了壓縮空氣制動(dòng)的工況應(yīng)用范圍;在壓縮空氣制動(dòng)和摩擦制動(dòng)單獨(dú)工作或聯(lián)合工作時(shí)都能實(shí)現(xiàn)防抱死功能,提升了車(chē)輛制動(dòng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

大數(shù)據(jù)無(wú)線傳輸、智能駕駛車(chē)載雷達(dá)系統(tǒng)，第五代移動(dòng)通信(5G)、物聯(lián)網(wǎng)等。

本發(fā)明提供了一種基于凹點(diǎn)匹配的玉米穗部粘連籽粒分割方法及系統(tǒng)，該方法在玉米穗部的籽粒分割圖存在粘連籽粒時(shí)，獲取粘連籽粒的輪廓最小凸閉包，獲取粘連籽粒的輪廓最小凸閉包的匹配凹區(qū)以及對(duì)應(yīng)的分割凹點(diǎn)對(duì)，以及根據(jù)分割凹點(diǎn)對(duì)粘連籽粒進(jìn)行分割。該系統(tǒng)包括粘連籽粒的輪廓最小凸閉包獲取單元、匹配凹區(qū)及分割凹點(diǎn)對(duì)獲取單元及粘連籽粒分割單元。本發(fā)明能夠可以快速、準(zhǔn)確分割玉米果穗穗部粘連籽粒，為玉米品種的考察研究提供了準(zhǔn)確且可靠的基礎(chǔ)。

物流業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)和重要的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，2017年全國(guó)社會(huì)物流總額為252.8萬(wàn)億元，社會(huì)物流總費(fèi)用與GDP的比率達(dá)14.6%。物流裝卸時(shí)間耗時(shí)巨大，如海運(yùn)裝卸約占總運(yùn)輸時(shí)間50%，降低物流裝卸時(shí)間對(duì)千提高物流效率具有重大意義。叉車(chē)作為物流業(yè)裝卸、堆跺搬運(yùn)環(huán)節(jié)中必不可少的裝備，在物流裝卸搬運(yùn)中占據(jù)核心地位，是提高物流效率、降低物流成本的重要保障，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有重要意義。 項(xiàng)目實(shí)施前，國(guó)內(nèi)高端叉車(chē)技術(shù)被國(guó)外壟斷，長(zhǎng)期依賴進(jìn)口，國(guó)產(chǎn)叉車(chē)搬運(yùn)效率燃油能耗高，舉力密度低，設(shè)計(jì)制造周期長(zhǎng)，不能滿足市場(chǎng)的迫切需求，嚴(yán)重制約我國(guó)物流業(yè)的快速發(fā)展。 浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)在國(guó)家科技支撐計(jì)劃、浙江省重大科技專(zhuān)項(xiàng)的支持下，依托流體動(dòng)力與機(jī)電系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、國(guó)家認(rèn)定企業(yè)技術(shù)中心、國(guó)家認(rèn)可實(shí)驗(yàn)室的國(guó)家一流創(chuàng)新載體，圍繞新型節(jié)能高效叉車(chē)的設(shè)計(jì)、動(dòng)力匹配、強(qiáng)度與振動(dòng)、梊成控制方面展開(kāi)技術(shù)攻關(guān)，完成了A、R、XF、X系列叉車(chē)的研制，典型產(chǎn)品節(jié)能10％以上，效率提高20%。項(xiàng)目成果成功實(shí)現(xiàn)了重大技術(shù)創(chuàng)新，具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，總體技術(shù)達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，產(chǎn)品成功應(yīng)用于港口、機(jī)場(chǎng)、大型電商物流倉(cāng)庫(kù)等重要場(chǎng)合，實(shí)現(xiàn)了智能化裝卸、堆跺和短距搬運(yùn)，極大提高物流效率，為我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)做出重大貢獻(xiàn)。

本發(fā)明屬于精密加工與測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，并公開(kāi)了一種基于核外 電子概率密度分布的復(fù)雜曲面零件匹配檢測(cè)方法，包括:對(duì)待測(cè)零件 進(jìn)行非接觸式掃描獲得掃描點(diǎn)云，并將其與設(shè)計(jì)點(diǎn)云組成匹配比較對(duì) 象;將兩片點(diǎn)云轉(zhuǎn)換到同一三維坐標(biāo)系內(nèi)，并將各個(gè)點(diǎn)看作原子的原子核，將此原子核的鄰域點(diǎn)看作核外電子，遍歷所有點(diǎn)計(jì)算得出其對(duì) 應(yīng)的電子概率密度分布值;基于計(jì)算得出的電子概率密度分布值確定 兩個(gè)模型的誤差，并在當(dāng)前誤差不滿足終止條件時(shí)對(duì)測(cè)量點(diǎn)云進(jìn)行粗 匹配和精匹配，直至滿足終止條件為止。通過(guò)本發(fā)明，能夠有效解決 現(xiàn)有非接觸式匹配

本發(fā)明公開(kāi)了一種閉環(huán)控制系統(tǒng)的模型與對(duì)象不匹配的檢測(cè)方法,在工業(yè)過(guò)程正常運(yùn)行時(shí)獲取當(dāng)前系統(tǒng)的閉環(huán)數(shù)據(jù)，利用該數(shù)據(jù)獲取模型質(zhì)量指標(biāo)，根據(jù)模型質(zhì)量指標(biāo)的值來(lái)檢測(cè)模型與對(duì)象的匹配程度；模型質(zhì)量指標(biāo)越接近于 1，模型與對(duì)象的匹配度越高；該模型質(zhì)量指標(biāo)不受控制器的調(diào)節(jié)參數(shù)的改變與干擾模型變化的影響；該方法可有效地把模型與對(duì)象不匹配從其它影響控制性能的因素中分離出去，更清晰地分析出模型與對(duì)象不匹配對(duì)控制系統(tǒng)性能的影響。另外，采用

項(xiàng)目簡(jiǎn)介 為了提高泵內(nèi)導(dǎo)葉體的效率及穩(wěn)定性，本成果基于流體動(dòng)力學(xué)理論，打破傳統(tǒng)的葉 片沿圓周方向均勻布置方式，提出了一種葉片沿圓周方向非對(duì)稱(chēng)布置的導(dǎo)葉體及設(shè)計(jì)方 法。屬國(guó)內(nèi)首創(chuàng)項(xiàng)目。該成果經(jīng)計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)計(jì)算驗(yàn)證，并申請(qǐng)了專(zhuān)利，專(zhuān)利號(hào)： 201320001584.5。 性能指標(biāo) 根據(jù)導(dǎo)葉體出口過(guò)流斷面上流體沿水泵旋轉(zhuǎn)方向流量增加這一特性，通過(guò)逐漸增加 葉片之間的角度，重構(gòu)每一流道的過(guò)流能力，